Anthropic's: ఇక AIతో భౌతిక పరికరాల నియంత్రణ.. Anthropic కొత్త స్టాండర్డ్ MHS
ఈ వార్తాకథనం ఏంటి
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగంలో మరో కీలక ముందడుగు పడింది. ప్రముఖ AI పరిశోధనా సంస్థ Anthropic 'మోడల్ హార్డ్వేర్ స్టాండర్డ్ (MHS)'ను ప్రకటించింది. ఈ కొత్త విధానం ద్వారా AI ఏజెంట్లు భౌతిక పరికరాలను నేరుగా నియంత్రించేందుకు మార్గం సుగమం కానుంది. వివిధ పరికరాల మధ్య కమ్యూనికేషన్ను సులభతరం చేయడమే MHS ప్రధాన ఉద్దేశం.
వివరాలు
MHS అంటే ఏంటి?
MHS అనేది వివిధ పరికరాల మధ్య డేటాను పంచుకునేందుకు, కమ్యూనికేట్ చేసుకునేందుకు ఉపయోగపడే స్టాండర్డ్ డ్రైవర్ల సమాహారం.
సాధారణంగా ఒక పరికరం మరో పరికరంతో పనిచేయాలంటే మధ్యలో ప్రత్యేకమైన సాఫ్ట్వేర్ లేదా 'ట్రాన్స్లేటర్' అవసరం ఉంటుంది.
MHS ద్వారా ఆ అవసరాన్ని తగ్గించవచ్చు. వేర్వేరు పరికరాలు ఒకే నెట్వర్క్లో ఒకే విధమైన ఇంటర్ఫేస్, డేటా ఫార్మాట్ ద్వారా పరస్పరం కమ్యూనికేట్ చేసుకునేలా ఈ వ్యవస్థ పనిచేస్తుంది.
వివరాలు
వారాలు, నెలల పని.. గంటల్లోనే!
ప్రయోగశాలల్లో వివిధ పరికరాలను ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానించేందుకు ప్రత్యేక సాఫ్ట్వేర్ ఇంటిగ్రేషన్లను రూపొందించాల్సి ఉంటుంది.
ఇందుకు కొన్ని సందర్భాల్లో వారాలు, నెలల సమయం పట్టే అవకాశం ఉంది.
ఈ సంక్లిష్ట ప్రక్రియను MHS గణనీయంగా సులభతరం చేస్తుందని Anthropic చెబుతోంది.
సాధారణంగా వారాలు లేదా నెలలు పట్టే ప్రయోగాల సెటప్ పనిని గంటలు లేదా నిమిషాల్లోనే పూర్తి చేసే అవకాశం ఉంటుందని పేర్కొంది.
వివరాలు
ఓ న్యూరోసైంటిస్ట్ ప్రయోగం నుంచి ఆలోచన..
అమెరికాలోని వర్జీనియా రాష్ట్రం యాష్బర్న్లో ఉన్న HHMI Janelia Research Campusలో న్యూరోసైంటిస్ట్ Arco Bast మెదడులో జ్ఞాపకాలు ఎలా ఏర్పడతాయనే అంశంపై ప్రయోగం నిర్వహిస్తున్న సమయంలో MHS ఆలోచనకు బీజం పడిందని Anthropic తెలిపింది.
ప్రయోగంలో ఉపయోగించే వివిధ పరికరాల మధ్య సమన్వయం ఎంత క్లిష్టంగా ఉంటుందో గమనించిన Anthropic.. ఈ సమస్యకు ఒక ప్రామాణిక విధానం అవసరమని గుర్తించింది.
వివరాలు
AI లేకుండానే పరికరాలను నియంత్రించొచ్చు..
MHSలోని సాధారణ మెషీన్ ఇంటర్ఫేస్ భాషను ఉపయోగించడానికి తప్పనిసరిగా AI మోడల్ అవసరం లేదని Anthropic స్పష్టం చేసింది.
కమాండ్-లైన్ ప్రాంప్ట్లు, API కోడ్ ఫైళ్ల ద్వారా పరికరాలను నేరుగా, రియల్టైమ్లో నియంత్రించవచ్చు.
అయితే MHSను MCP (Model Context Protocol) ద్వారా AI మోడల్తో అనుసంధానిస్తే మరింత ఆసక్తికరమైన అవకాశాలు అందుబాటులోకి వస్తాయి.
శాస్త్రవేత్తలు సహజ భాషలో ఇచ్చే ఆదేశాలను ఉపయోగించి పరికరాలను నియంత్రించేందుకు ఇది వీలు కల్పిస్తుంది.
వివరాలు
ప్రయోగంలో ప్రతి దశను AI ఆలోచించగలదు..
MHSతో అనుసంధానించిన AI మోడళ్లు ప్రయోగంలోని ప్రతి దశను విశ్లేషించి నిర్ణయాలు తీసుకోగలవని Anthropic చెబుతోంది.
అవసరాన్ని బట్టి పారామీటర్లను రియల్టైమ్లో మార్చడం, కొన్ని సందర్భాల్లో హార్డ్వేర్లో ఎదురయ్యే లోపాలను మానవుల జోక్యం లేకుండానే పరిష్కరించడం కూడా సాధ్యమవుతుందని వివరించింది.
ఉదాహరణకు.. ఒక మైక్రోస్కోప్ను AI స్వయంగా ఫోకస్ చేయగలదు.
వచ్చిన ఫలితాలను విశ్లేషించి, మరింత పరిశీలన అవసరమైన ప్రాంతాన్ని గుర్తించి, మైక్రోస్కోప్ను అక్కడికి ఆటోమేటిక్గా తరలించగలదు.
వివరాలు
రోబోటిక్ ఆర్మ్తో క్యాన్ను ఎత్తిన Claude..
Anthropic నిర్వహించిన డెమోలో Claude AI మోడల్.. ప్రత్యేకంగా ముందస్తు శిక్షణ ఇవ్వకుండానే ఒక రోబోటిక్ ఆర్మ్తో అల్యూమినియం క్యాన్ను ఎత్తే విధానాన్ని అర్థం చేసుకుంది.
దీంతో MHS ద్వారా వివిధ పరికరాల మధ్య పనులను AI మోడల్ స్వయంగా క్రమబద్ధీకరించుకునే అవకాశం ఉందని Anthropic తెలిపింది.
పరిస్థితులకు అనుగుణంగా API స్క్రిప్ట్లను రూపొందించడం, అవసరమైన మార్పులు చేయడం ద్వారా ప్రయోగాన్ని ముందుకు తీసుకెళ్లగల సామర్థ్యం AIకి లభిస్తుంది.
వివరాలు
పరికరాల పరిమితుల కోసం ప్రత్యేక ట్యాగింగ్ సిస్టమ్..
వాస్తవ ప్రపంచంలోని హార్డ్వేర్ పరిమితులను AI మోడళ్లకు అర్థమయ్యేలా వివరించేందుకు Anthropic మరో స్టాండర్డ్ ట్యాగింగ్ సిస్టమ్ను కూడా ప్రవేశపెట్టింది.
రోబోటిక్ ఆర్మ్ బరువు మోయగల సామర్థ్యం, కదలిక పరిధి వంటి భౌతిక లక్షణాలతో పాటు.. మార్చగలిగే పారామీటర్లు, కొలతలకు సంబంధించిన వివరాలు, తప్పనిసరిగా పాటించాల్సిన భద్రతా పరిమితులను ఈ ట్యాగ్ల ద్వారా నమోదు చేయవచ్చు.
ఈ సమాచారాన్ని ఒక రిఫరెన్స్ ఫైల్లో ఉంచితే.. AI మోడల్ తనకు పరిచయం లేని కొత్త పరికరం గురించి కీలక సమాచారాన్ని త్వరగా తెలుసుకోగలదు.
వివరాలు
ప్రస్తుతం ఎంపిక చేసిన సంస్థలతో పరీక్షలు..
ప్రస్తుతం MHS ప్రివ్యూ దశలో ఉంది. ఎంపిక చేసిన శాస్త్రీయ పరిశోధనా ల్యాబ్లు, అధునాతన తయారీ సంస్థలతో కలిసి Anthropic దీనిని పరీక్షిస్తోంది.
ఈ కార్యక్రమంలో Amazon Web Services (Strands Robots), Hugging Face (LeRobot), Raspberry Pi, Automata, Universal Robots వంటి సంస్థలు భాగస్వాములుగా ఉన్నాయి.
భౌతిక పరికరాలతో పనిచేసే AI వ్యవస్థలకు సంబంధించి భద్రతా పరీక్షలను రూపొందించడం, ఉత్తమ విధానాలను అభివృద్ధి చేయడం ఈ భాగస్వామ్యాల ప్రధాన లక్ష్యమని Anthropic తెలిపింది.
వివరాలు
భవిష్యత్తులో ఓపెన్ సోర్స్ స్టాండర్డ్గా..
ప్రస్తుతం పరీక్షల దశలో ఉన్న MHSను భవిష్యత్తులో ఓపెన్ సోర్స్ స్టాండర్డ్గా మార్చాలని Anthropic భావిస్తోంది.
ఇది అందుబాటులోకి వస్తే AI సాఫ్ట్వేర్ మాత్రమే కాకుండా రోబోలు, మైక్రోస్కోప్లు, ప్రయోగశాల పరికరాలు, తయారీ యంత్రాలు వంటి భౌతిక వ్యవస్థలతోనూ మరింత సులభంగా పనిచేసే అవకాశం ఉంటుంది.
అంటే ఇప్పటివరకు కంప్యూటర్ స్క్రీన్లోనే ఎక్కువగా పరిమితమైన AI.. భవిష్యత్తులో వాస్తవ ప్రపంచంలోని యంత్రాలను అర్థం చేసుకుని, వాటిని నియంత్రించే దిశగా మరో అడుగు ముందుకు వేస్తున్నట్లే.